LLM 自我批評與驗證：迭代修訂流程實務

讓 LLM「檢查自己的答案」聽起來很有吸引力，但它不代表模型突然知道真相。自我批評比較適合被理解成一個工作流程：先產生草稿，再依明確標準找問題、取得可用證據或測試結果、修訂答案，最後由外部規則或人員決定是否通過。若缺少可驗證的標準，同一個模型可能只是更有說服力地重複原本的錯誤。

原題聚焦 Gemini 1.5 Flash；模型名稱與可用端點會隨供應商調整，因此本文不把某個舊型號當成固定解方，而改用模型無關的「自我批評＋驗證」流程。實作前應先查閱供應商目前的模型與退役資訊。Gemini API Models　Gemini deprecations

自我批評不是魔法，而是多一個可檢查的回合

最基本的迭代可分成四步：

Self-Refine 研究將「初稿、回饋、修訂」設為反覆循環，展示它在特定評估任務中的效果；Reflexion 則把任務回饋轉成文字反思，放入後續嘗試可用的記憶。兩者都說明回饋可以成為額外訊號，但研究中的結果不等於任何產品、任務或模型都必然改善。Self-Refine　Reflexion

模糊地問「這個答案有沒有問題？」通常只會得到模糊建議。較好的做法是為每一種任務建立可觀察的驗收條件。

條件愈可驗證，批評回合愈有價值。格式、計算、測試、資料庫查詢或權限規則可由程式檢查；涉及事實、政策或高影響決策時，則應使用可信來源與合格人員，而不是只讓模型評模型。

同一模型先交初稿，再根據 rubric 找出具體問題並修訂。它適合低風險、規格清楚、人工仍會閱讀的任務，例如摘要、欄位補全或文字草稿。缺點是生成者與批評者可能共享同一盲點。

把模型批評與外部訊號結合，例如 JSON Schema、單元測試、編譯器、檢索到的文件、資料庫查詢或規則引擎。模型負責提出修訂，驗證器提供可重現的 pass／fail 或具體錯誤，通常比純文字自我評語更可靠。

對需要多步工具操作的 agent，可把任務結果、失敗原因與可重用教訓寫入受控記憶，再供下一次嘗試參考。記憶必須有來源、有效期限、存取範圍與淘汰規則，否則錯誤反思也可能被反覆帶入之後的任務。

這套流程的重點不是製造更長的推理文字，而是讓每次修訂都能對應一項可回查的訊號。

不同模型在速度、成本、工具支援、長上下文與輸出格式上的能力不同，而且供應商會改版、淘汰或替換端點。把模型名稱封裝在設定與轉接層，將相同測試集跑在候選模型上，再依任務品質、延遲、成本與失敗模式選擇，通常比依單次展示或舊文章標題決定更可靠。

若使用 Gemini、OpenAI 或其他 API，也應在升級前重新跑回歸測試：模型更換可能改變拒答、工具呼叫、格式遵循或語言風格。這是產品層面的驗證問題，不是單靠「自我批評」能解決的問題。

醫療、法律、金融、招聘、授信、身分與安全等高影響情境，不能把模型自己說「我已檢查」當作驗收。需要符合組織要求的資料來源、權限控制、專業覆核、可追溯紀錄與明確責任。即使是低風險任務，當輸入不足、外部工具失敗或模型反覆無法通過檢查時，也應停止自動重試並轉為人工處理。

不一定。額外回合會增加延遲與成本，也可能讓答案偏離原本需求。應以測試集和預先定義的驗收規則評估，並設定最大迭代次數與停止條件。

不能保證。異質模型有機會帶來不同觀點，但仍可能同時犯錯。真正關鍵是批評是否能連到外部證據、規則或人工判斷。

會有可能。每增加一個模型回合，都要重新檢查輸入、日誌、記憶與外部工具所能看到的資料範圍，並遵守資料分類與保留政策。

LLM 自我批評最有價值的地方，是迫使系統把「為什麼要改」與「如何知道改對」說清楚。把草稿、批評、修訂與外部驗收拆開，使用可重現的測試與明確停止條件，才能把一次性的模型輸出逐步變成可觀測、可調整的工作流程。

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